在微创化、精准化快速演进时代，胸外科手术领域正在经历一场由人工智能（AI）和先进光学成像技术驱动的变革。【肿瘤资讯】盘点2026 AATS大会上关于胸外科手术技术与教育革新的三项重磅研究。
摘要号：RF80
标题：Clinical Feasibility and Safety of Remote Robot-Assisted Lobectomy: A Pilot Study
远程机器人辅助肺叶切除术的临床可行性与安全性探讨：一项初步研究
讲者：Yu Tian，上海交通大学医学院附属胸科医院
背景：评估利用结合5G移动通信技术的手术机器人系统进行远程肺叶切除术的可行性与安全性。
方法：本研究为正在进行的全国前瞻性多中心试验的一部分，纳入需行肺叶切除术的早期肺癌成年患者。主刀医生在上海远程操作，患者则在当地医院接受手术。手术均使用图迈腔镜手术机器人系统进行，由中国电信专用的5G网络提供实时信号传输支持。
结果：2024年7月至9月期间，共有6例患者入组并成功接受根治性肺叶切除术，无一例中转开胸。主刀端与患者端之间最长的单向传输距离超过5000公里，最短为230公里。术中未发生与机器人系统相关的中断或紧急事件（仅一例出现不到一分钟的单次语音传输中断）。手术信号传输延迟保持在25至151毫秒之间。所有患者均在术后3-5天内拔管出院，仅两例出现轻微的I-II级术后并发症。
结论：初步结果表明，在可靠的高速、低延迟移动通信网络支持下，远程机器人手术是执行肺叶切除术的安全、可行方案，未来需要扩大样本量以得出更具普适性的结论。
摘要号：P213
标题：Intraoperative Hyperspectral Imaging and a Pure-Vision Algorithm Reclassify Sleeve-Resection Candidates as Eligible for Lobectomy After Neoadjuvant Chemoimmunotherapy: A Multicenter Study
术中高光谱成像与纯视觉算法在新辅助免疫化疗后将袖式切除候选者重新降级为适合肺叶切除术的研究
讲者：Ming Li，复旦大学附属中山医院
背景：中央型非小细胞肺癌（NSCLC）传统上需要进行袖式切除或全肺切除术。本研究旨在探讨新辅助免疫化疗是否能促使手术降级为标准肺叶切除术，并评估AI辅助的纯视觉与高光谱成像系统在术中切缘评估中的价值。
方法：这项多中心研究纳入72例最初有袖式切除指征的中央型NSCLC患者（回顾性队列56例，前瞻性探索队列16例）。前瞻性队列额外接受基于AI和高光谱成像系统的术中切缘评估。
结果：在回顾性队列中，57.1%的患者达到主要病理缓解（MPR）或病理完全缓解（pCR），其中71.4%的患者成功从袖式肺叶切除术降级为标准肺叶切除术。肺叶切除组的术后并发症发生率（10.0%）显著低于袖式切除组（38.5%，P=0.031）。两组患者的2年无事件生存率（EFS）和总生存率（OS）无显著差异。在前瞻性队列中，与冰冻切片病理学相比，AI辅助的高光谱成像系统在实时评估阴性切缘时展现100%的敏感性和90%的特异性。
结论：新辅助免疫化疗使得大量中央型NSCLC患者能够安全接受标准的肺叶切除术，且不影响肿瘤学预后。AI辅助高光谱成像系统的首次应用展示其革新术中决策的巨大潜力，支持在免疫治疗时代的个性化手术降级策略。
摘要号：RF106
标题：AI-assisted education enhances diagnostic accuracy and surgical planning for pulmonary nodules in thoracic surgery residents: a randomized crossover trial
人工智能辅助教学提高胸外科住院医师对肺结节的诊断准确性及手术规划能力：一项随机交叉试验
讲者：Xue He，中南大学湘雅二医院
背景：评估AI辅助技术是否能够提高胸外科住院医师在处理小肺结节时的恶性肿瘤评估能力、肺段定位精准度以及手术规划能力，同时提升工作效率和自信心。
方法：这是一项包含100例手术患者数据、40名住院医师参与的两阶段随机交叉试验。住院医师被随机分到AI辅助组和无辅助对照组，进行6周的洗脱期后交叉互换。
结果：AI辅助显著提高住院医师对恶性肿瘤的评估准确率（82.5% vs 69.6%，P<0.001），对于小于10mm和纯磨玻璃结节的获益尤为明显。解剖定位的准确性显著上升（87.5% vs 63.4%，P<0.001），且严重的定位错误显著下降。此外，使用AI后，手术规划耗时明显缩短（9.4 vs 16.7分钟，P<0.001），且住院医师在各项指标中的自信心评分均显著提高。
结论：AI辅助显著提升年轻医师对于小肺结节的诊断和解剖识别能力。该结果突显AI作为胸外科教育中有力辅助工具的潜能，为更安全的临床决策和自导式学习提供坚实支持。
综上所述，从突破空间壁垒的5G远程机器人肺叶切除术，到指导新辅助免疫化疗后个性化手术降级与精准切缘评估的AI高光谱成像，再到规范专科医师培训的AI教学系统，人工智能与先进光电技术正全面重塑胸外科的临床实践与教育体系。未来，随着智能化、微创化技术的持续迭代与多中心临床验证的深入，胸外科的精准诊疗必将迈向新高度，在进一步优化临床决策与保障医疗安全的同时，切实改善肺部肿瘤患者的远期预后与生存质量。
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